LLMで反復作業を定型化し，スクリプトにする
LLMの登場によって，その場ごとになんとなくこなしていた反復作業の定型化・自動化が簡単になったと思う．
具体的には，（1）作業の反復に気付いたら抽象化して曖昧な言葉でLLMに伝えると（2）それが言葉の上で定型化される．
（3）2を手直ししてできた作業フローの一部をスクリプトに実装すると，部分的な自動化も達成される．
これにより，生活や仕事の作業にプログラムを組み込みやすくなった．
具体例
Google Scholarのアラート通知の確認の一部を自動化したときの記録
「リンク先を確認して翻訳ソフトで概要を確認して仕分ける」という作業の反復が，「翻訳付きの一覧リスト生成」という自動スクリプトを作ることにより省力化された
プロンプトtomiokario.icon
gmailにGoogle Scholarのアラートを飛ばしていて，それらを自動分類でラベル毎に分けています． 各ラベルの割り振られたメールについて，タイトルと概要の翻訳，ペイウォールの有無あたりを何かしら（メールでもスラックでもnotionでもGoogle Officeでもなんでも良い）で一覧できるような仕組みを作りたいです．アプローチを調べてください． Google Scholarのメールはhtml方式で複数の論文が届くこともあり，それらが他のメールと重複することもあります．htmlからリンクを抽出して，そこから情報を取ってきて，重複の有無などを確認する仕組みを動かして，翻訳などの後処理を考える必要があります．
GPT-5
いいですね。その要件なら「Gmail →（本文HTMLを分解）→ 論文メタデータ解決（DOI/ID探し）→ OA/ペイウォール判定 → 重複排除 → 翻訳 → 一覧出力」のパイプラインを作れば堅実に回せます。実装負荷と運用の楽さで、現実的なアプローチを4系統にまとめました。どれも「Google Scholarのメール本文からリンクを抽出 → DOIやarXiv IDを解決 → 公開可否(OA)判定 → 日本語要約/翻訳 → 一覧化」を行います。
推奨アーキテクチャ候補
A. Google Workspaceネイティブ（Apps Script + Google Sheets）
概要：Gmailのラベルごとにメールを取得 → HTML本文からタイトル・リンク群を抽出 → Crossref/OpenAlex/Semantic ScholarでDOI等を引き → UnpaywallでOA/ペイウォール判定 → 翻訳（Cloud Translation）→ 1枚のスプレッドシートに集約。
長所：Googleアカウント内で完結／運用が軽い／表形式の一覧がすぐ共有可。
技術要素
メール取得：Gmail API または Apps Script の GmailApp。()
HTML解析：本文 getBody()/getRawContent() を正規表現 or HTMLパーサで抽出（Apps Script事例あり）。()
DOI/ID解決：Crossref REST（/works 検索・select最適化）、OpenAlex（/works 検索・外部ID指定）、Semantic Scholar。()
OA判定：Unpaywall（DOI→oa_status= gold/green/hybrid/bronze/closed）。()
翻訳：Cloud Translation API v3。()
出力：Google Sheets（Apps ScriptのSpreadsheetApp）。
重複排除：
1. 正規化したDOI（小文字・doi.org/除去）、2) arXiv ID、3) 正規化URL（トラッキング除去）、4) タイトルのファジー一致（閾値0.9など）。
ペイウォール判定ロジック：
DOIあり→ Unpaywallのis_oaとoa_status／best_oa_locationを採用。()
DOIなし＆arXiv等→ arXiv直リンクは「OA=Yes」。
最終チェック→ PDF直リンクにHEADでContent-Type: application/pdf確認（可用なら）。
向いている場合：まずは1日1回自動で「ラベル別・新着だけ追記」する一覧が欲しい。
B. Notionデータベース連携（Gmail→ワーカー→Notion）
概要：小さなPython/Cloud FunctionsがGmailを読み、レコードをNotion DBにUpsert。ビュー/フィルタで運用。
長所：フィールド設計の自由度／コメント・プロパティ運用が楽。
技術要素：Notion API（DB作成・ページ作成/更新）。()
向いている場合：既存の知識ベースがNotion中心、タスク化やタグ運用も一元化したい。
C. SlackダイジェストBot（毎朝まとめを投下）
概要：前日分の新着をまとめて「チャンネル1投稿＋スレッドでラベル別」などで配信。
技術要素：Slack Web API chat.postMessage／Incoming Webhook。()
向いている場合：閲覧はSlackが主。一覧はSheet/Notionに保存し、Slackは通知＋要約だけ。
D. ローカル/サーバーサイド スクリプト（Gmail API + CSV/Markdown出力）
概要：手元 or 小規模サーバーでCron実行し、Obsidian/Notion取り込みやCSV出力に合わせる。
長所：自由度が最大。研究用途の細かい前処理（正規化・辞書置換など）を詰めやすい。
注意：鍵管理・デプロイ・エラー監視は自前。
処理フロー（どの案でも共通）
1. 取得対象
Gmailの対象ラベルごとに未処理メールを検索（label:scholar-alerts after:YYYY/MM/DD など）。Gmail APIのページング/フィルタ挙動は公式ガイド参照。()
2. HTML解析
ScholarアラートはHTML本文内に複数エントリ（gse_alrt_title 等のアンカー）があり、1通＝複数論文ケースを想定。リンク（scholar_urlの中継URL）を最終URLに解決し、arxiv.org, doi.org, 各出版社リンクを抽出。（Apps ScriptやJSでのHTML抽出の実例・解説あり）()
3. メタデータ解決（堅牢性のため多段フォールバック）
優先順：(a) DOI 直読み（URLにdoi.orgを含む）→ (b) Crossref 検索（タイトル＋著者＋年）→ (c) OpenAlex 検索/ID解決（/works?search=... または /works/https://doi.org/...）→ (d) Semantic Scholar（タイトル/URL/DOIから）。()
4. OA/ペイウォール判定
Unpaywallでis_oa・oa_status（gold/green/hybrid/bronze/closed）を取得。表示には「OA=Yes/No」「種別」「best_oa_locationのURL」を格納。()
OpenAlexにもAPC情報など付随データあり（任意）。()
5. 重複排除
キー優先：doi_norm → arxiv_id → url_norm → title_fuzzy。
既登録DBとUpsert（キーが一致なら更新/スキップ）。
6. 翻訳（タイトル／アブストラクト・スニペット）
Google Cloud Translation v3（複数文の一括翻訳、用語集も可能）。()
研究分野の用語誤訳を避けたい場合は用語集（Glossary）を設定。()
7. 出力
Sheets：列例（日時, ラベル, 著者, タイトル, タイトルJP, 出版年, 収録先, DOI, arXiv, URL, OA種別, OAリンク, スニペットJP, 取得元メールID, 既読/未読, 重複フラグ）。
Notion：同等プロパティでDB化（セレクト＝ラベル、チェックボックス＝OA/重複など）。()
Slack：日次まとめ（件数・OA内訳）＋各論文をBlock Kitで整形して投稿。()
実装のポイント（ミニ仕様）
メール → 論文アイテム
1通のメールからN件の候補を展開し、各候補に「元メールのラベル」「メール日時」「差出人」「Message-ID」をメタとして付与。Gmail APIのメッセージスキーマで取得可。()
URL正規化
scholar_url?url=... のようなリダイレクトつきURLを展開し、utm_*等のトラッキングパラメータを除去してキーとする。
APIの使い分け
DOIがあればUnpaywall一発、DOI不明時はCrossref/OpenAlexでまずDOI解決→Unpaywall。()
OAの解釈
gold/green/hybrid/bronze/closed の定義はUnpaywall準拠でラベル化。()
翻訳コスト
Cloud Translation v3は従量課金。研究内向けならタイトル/要旨だけを翻訳し、本文は必要時にオンデマンド翻訳に。()
どれを選ぶべきか（短評）
最短到達：A（Apps Script+Sheets）
Google環境に閉じ、デプロイも簡単。週次/日次トリガーだけで回る。
管理・検索性重視：B（Notion）
DBビューやフィルタ、コメント運用が強い。既にNotion中心なら最適。
通知重視：C（Slack）
実作業はSheet/Notionに集約、Slackは読む入口に。
細かい前処理・研究向け：D（自前スクリプト）
前処理・重複判定のカスタムや将来のRAG連携まで見据えるなら。
データ項目（例：必須/推奨）
必須：元ラベル／メール日時／タイトルEN／タイトルJP／URL（正規化）／DOI／arXiv ID／OA可否／OA種別／OAリンク
推奨：著者／年／ジャーナル／要旨JP（短め）／重複フラグ／出所（Google Scholar alert / 他）／Message-ID
注意（TOSと安定運用）
Google Scholarのスクレイピングは避け、メール本文内のリンクを出発点にする（本文解析は自分の受信物に対する処理）。
API制限：Crossref/OpenAlex/Semantic Scholar/Unpaywall にはレート制限あり。大量処理はバッチ化やキャッシュを。()
Unpaywallの無料スナップショットは更新頻度が低め。常時最新を望むならAPIを使う（またはData Feed契約）。()
翻訳コストは要予算管理（Advanced v3推奨、Glossary活用）。()
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最初に述べた仕組みをAで実装する手順書を作成してください
GPT-5
了解です。A案（Apps Script＋Google Sheets）で**「Gmailのラベル別にScholarアラートを収集 → HTMLから各論文を分解 → DOI/ID解決 → UnpaywallでOA判定 → タイトル/スニペット翻訳 → シートに追記（重複はUpsert）」*を作るための手順書をまとめます。まずは最小構成で動く→あとから精度向上やGlossary翻訳などを足せる構成です。
全体像
入力：Gmail（ラベル＝例：scholar/ozcan など）
処理：HTML解析 → Scholarリダイレクト展開 → DOI/ID解決（DOI／arXiv／Crossref→OpenAlex） → UnpaywallでOA判定 → 翻訳（タイトル/スニペット）
出力：Googleスプレッドシート（1行＝1論文）。既存キー（DOI／arXiv／正規化URL）でUpsert運用
運用：Apps Scriptの時間主導トリガーで日次／時間毎に自動実行
0. 事前準備
1. スプレッドシートを1つ作成
シート名：alerts（任意）
ヘッダー行（A1〜）：captured_at,label,email_msg_id,title_en,title_ja,authors,year,venue,doi,arxiv_id,url_norm,oa,is_oa,oa_status,oa_url,snippet_en,snippet_ja,source,dup_key
このスプレッドシートのURLから Spreadsheet ID を控える（.../spreadsheets/d/<ここ>/edit）
2. Unpaywall用メールを準備
APIは無料ですが、[* ?email=your@email] を必ず付与
そのメールアドレスを後でScript Propertiesに保存
3. Gmailのラベルを決める
例：scholar/* 階層を用意（テーマや人物別に）
まずは1つのラベルから着手 → 後で配列に複数追加
1. Apps Script プロジェクト作成
1. Googleドライブ → 「新規」→「その他」→「Google Apps Script」
2. プロジェクト名を付与（例：Scholar Alert Harvester）
3. スクリプトプロパティを設定（ファイル → プロジェクトのプロパティ → スクリプトのプロパティ）
SPREADSHEET_ID：上で控えたID
SHEET_NAME：alerts
UNPAYWALL_EMAIL：あなたのメール（API用）
LABELS_JSON：["scholar/ozcan"] のようにJSON配列文字列
（任意）DAYS_LOOKBACK：7 など[
2. 最小実装コード（貼り付け用）
下のコードをCode.gsに貼り付け → 保存 → 実行する関数は runHarvest。
初回実行時は**Gmail/スプレッドシート/外部接続（UrlFetch）の権限を許可してください。
補足 LanguageApp.translate() は手軽ですが品質の制御が弱いです。必要に応じて Cloud Translation v3 に置換してください（後述）。
既存行の更新（Upsertの“Update”）が必要な場合は、dup_key→行番号のマップを作り、sheet.getRange(row, col).setValues(...) で差し替える関数を追加します（最初は追記のみ]で十分回ります）。
3. 時間主導トリガー（自動実行）
Apps Script 画面右側の「トリガー」→「トリガーを追加」
実行する関数：runHarvest
イベントのソース：時間主導型
時間ベースのトリガー：日付ベース／午前9時 など（東京時間）
4. Cloud Translation v3（オプション：精度・用語集対応）
より良い翻訳（Glossary、ドメイン適合など）を使う場合：
1. GCPプロジェクトを用意（課金有効化）
2. Translation API v3 を有効化、APIキーまたはOAuthを発行
3. Apps Script からは UrlFetchApp.fetch で https://translation.googleapis.com/v3/projects/<PROJECT_ID>/locations/asia-northeast1:translateText を呼ぶ
4. 用語集（Glossary）を使う場合は Cloud Storage にTSVを配置 → Glossary作成実装は translateJa() を置換するだけです（レート制御と課金注意）。最初は LanguageApp で十分です。
5. 精度改善のための小技（後からでOK）
タイトル揺れ対策：Crossref→OpenAlexの順で二段検索（既に実装）。閾値を付けたい場合はタイトルの正規化（小文字化、括弧除去、記号除去）でスコアリング。
URL正規化：utm_* 以外にも ref, fbclid, gclid などの追跡パラメータを削除。
arXiv vN：abs/2510.03938v2 のvN を落として保存（既に正規表現で吸収）。
重複判定の第4キー：タイトルのファジー一致（Levenshtein > 0.9 など）を後日追加。
Unpaywallフォールバック：HTTP 404/429時の指数バックオフ＆キャッシュ（PropertiesService やシート別タブにキャッシュ）
取得範囲：DAYS_LOOKBACK を適宜調整。大量処理時はページング＆Utilities.sleep()でレート回避。
6. 動作確認手順（最初の1本）
1. LABELS_JSON に 1つだけ ラベル（例：["scholar/ozcan"]）を入れて保存
2. Gmailでそのラベルの最近のアラートが1〜3通ある状態に
3. runHarvest を手動実行 → スプレッドシートに行が追加されることを確認
4. doi や arxiv_id が入った行では oa／oa_status／oa_url が埋まることを確認
5. 翌日以降はトリガーで自動追記（同じ論文は dup_key で抑止）
7. 運用上の注意
Scholar本文の解析は自分の受信メールに対する処理であり、外部サイトのスクレイピングは行わない設計。
APIレート（Crossref / OpenAlex / Unpaywall）は短時間に大量投げない。連続処理時は Utilities.sleep(200) などで間引き。
翻訳コスト：Cloud Translation v3は従量課金。まずは LanguageApp → 品質課題が出たら移行。
権限：Apps ScriptのスコープはGmail・スプレッドシート・外部接続（UrlFetch）。初回許可が必要。